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時系列光学衛星データに合成開口レーダを組み合わせた熱帯林のモニタリング手法の開発

开发结合时间序列光学卫星数据和合成孔径雷达的热带森林监测方法

基本信息

批准号：
18J12647
负责人：
志水克人
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

熱帯における森林減少・劣化は、炭素循環・生物多様性に大きな影響を及ぼすことからその把握が重要となる。本研究では、時系列光学衛星データと合成開口レーダを組み合わせた熱帯林における森林変化推定の手法を検討し、その精度を評価することを目指した。森林減少・劣化の著しいミャンマーの熱帯林を対象とした。昨年度時点では、森林撹乱・回復の推定に有用な指標を時系列光学衛星データから抽出し、時系列光学衛星（Landsat 8）データと合成開口レーダ（Sentinel-1）データを組み合わせた森林撹乱推定手法の検討を行っていた。当該年度では、これらの結果をもとに、光学衛星データと合成開口レーダを組み合わせて森林撹乱推定する際のモデルを改良し、また、より広範囲での精度評価を実施した。結果、森林撹乱推定の全体精度は83.6%となり、それぞれの衛星データを単独で利用するよりも精度が高くなることを示した。また、森林撹乱発生から検知までに要する時間も短くなった。伐採や焼畑、人工林化などの森林撹乱に与える要因に応じて、推定精度は異なり、特に小規模な撹乱は検知するのが難しい傾向があった。これらの森林撹乱要因の推定に関して、より長期間の2000-2018年の対象地全体の森林撹乱要因も推定した。過去のデータ取得の問題から、光学衛星のみを解析に利用し、全体精度92.4%で対象地内の森林撹乱要因を7種類に分類しマッピングすることができた。熱帯林においては、森林撹乱を迅速に検知し、その森林撹乱がどのような要因で引き起こされたかを把握することが森林減少・劣化の緩和の対策を講じる上で重要となる。本研究での結果から、光学衛星データと合成開口レーダの融合利用がこれらに有用であると考えられた。

Forest loss, degradation, carbon cycle, biological diversity, impact, and control of heat are important. In this study, the method of estimating the temperature of a forest is discussed and the accuracy of the method is evaluated. Forest decline and deterioration in the middle of the forest The time series optical satellite data extraction and time series optical satellite data synthesis aperture data (Sentinel-1) data synthesis and time series optical satellite data extraction and time series optical satellite data synthesis and time series When the results of this year's satellite and satellite synthesis are combined, the accuracy of the estimation of forest disturbances is improved. The results show that the overall accuracy of forest disturbance estimation is 83.6%, and the accuracy of satellite disturbance estimation is high. The time required for forest disturbance to occur is short. There is a tendency for forest disturbance caused by deforestation and artificial forest disturbance to vary in estimation accuracy and to differ in small-scale disturbance. The main causes of forest disturbance in China are estimated, and the main causes of forest disturbance in China are estimated for the period of 2000-2018. In the past, the problem of optical satellite acquisition was solved with an overall accuracy of 92.4%. The forest disturbance in the image field was classified into 7 categories. It is important to quickly detect forest disturbance and control forest degradation. The results of this study include: optical satellite data synthesis and fusion utilization.

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

R package in GitHub

GitHub 中的 R 包

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

A comprehensive evaluation of disturbance agent classification approaches: Strengths of ensemble classification, multiple indices, spatio-temporal variables, and direct prediction

干扰源分类方法的综合评价：集成分类、多指标、时空变量和直接预测的优点

DOI：
10.1016/j.isprsjprs.2019.10.004
发表时间：
2019
期刊：
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
影响因子：
12.7
作者：
Shimizu Katsuto;Ota Tetsuji;Mizoue Nobuya;Yoshida Shigejiro
通讯作者：
Yoshida Shigejiro

Detecting Forest Changes Using Dense Landsat 8 and Sentinel-1 Time Series Data in Tropical Seasonal Forests

DOI：
10.3390/rs11161899
发表时间：
2019-08
期刊：
Remote. Sens.
影响因子：
0
作者：
Katsuto Shimizu;T. Ota;N. Mizoue
通讯作者：
Katsuto Shimizu;T. Ota;N. Mizoue

時系列Landsat画像と合成開口レーダを用いた森林変化推定

使用时间序列陆地卫星图像和合成孔径雷达估计森林变化

DOI：
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
0
作者：
大橋瑞江;志水克人・太田徹志・溝上展也・吉田茂二郎
通讯作者：
志水克人・太田徹志・溝上展也・吉田茂二郎

Google Earth Engineを用いた伐採面積推定の検討

使用 Google Earth Engine 估算伐木面积的考虑

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
Hosokawa Nanae;Isobe Kazuo;Urakawa Rieko;Tateno Ryunosuke;Fukuzawa Karibu;Watanabe Tsunehiro;Shibata Hideaki;田原恒;志水克人・太田徹志・溝上展也・吉田茂二郎
通讯作者：
志水克人・太田徹志・溝上展也・吉田茂二郎